基于大模型多智能体协作的慢性病干预安全性检测系统及方法

本发明公开了一种基于大模型多智能体协作的慢性病干预安全性检测系统及方法，涉及医疗健康领域的自然语言处理和多智能体协作技术领域，通过多智能体系统整合多源异构健康数据，采用标准化接口与自适应清洗算法实现数据脱敏、缺失值填补及格式统一，构建动态更新的患者健康画像；基于链式推理技术分解复杂任务，并开发药物相互作用检测工具、营养缺口计算引擎等专用工具，集成临床知识库进行并行分析；通过多智能体辩论机制消除建议冲突，结合权重规则计算优先级，触发人工审核处理低置信争议，最终生成包含用药调整、饮食优化及行为干预的结构化健康报告。解决了传统方法在数据整合、跨领域推理及冲突消解中的局限性。